package com.example.javapracticaltraining;

import org.mybatis.spring.annotation.MapperScan;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.scheduling.annotation.EnableScheduling;

//TODO
//      21. 多模态健康咨询与答疑
//		功能描述：
//		通过自然语言交互（文本/语音），解答医护人员、老人及家属关于健康问题的咨询。例如：
//		老人/家属提问：“张奶奶的糖尿病饮食需要注意什么？”
//		医护人员提问：“如何判断老人的跌倒风险等级？”
//	        技术实现：
//		利用大模型进行多模态理解，支持文本/语音输入，生成准确且易懂的回答；
//		支持上下文关联，提供连续对话的支持。
//		22. 智能健康风险预警
//		功能描述：
//		基于大模型对健康数据的深度分析，自动识别潜在健康风险并推送预警。例如：
//		分析连续血压数据异常，提示“高血压危象风险”；
//		结合用药记录和检查结果，预警药物相互作用风险。
//		技术实现：
//		实时接入健康档案（体征数据、病历）、护理记录（用药、操作）等数据，通过大模型分析趋势和关联性；
//		触发预警后，自动生成处理建议（如调整药物、紧急联系医生），并推送至医护人员终端。
//		23. 个性化护理建议生成
//		功能描述：
//		根据老人健康状况、护理等级和偏好，自动生成个性化护理方案。例如：
//		为轻度认知障碍老人推荐“每日记忆训练+社交活动”；
//		为术后恢复老人生成“分阶段康复计划”（如饮食、复健步骤）。
//		技术实现：
//		调用大模型分析健康档案、护理等级、膳食需求等数据，生成结构化护理建议；
//		支持动态调整建议（如根据体征变化自动优化康复计划）。
//		24. 自动化健康报告生成
//		功能描述：
//		自动汇总老人健康数据，生成多维度报告并推送至家属或医生。例如：
//		每日/周健康简报（体征趋势、护理重点）；
//		月度分析报告（疾病控制效果、风险事件总结）。
//		技术实现：
//		利用大模型自然语言生成能力，将健康档案、护理记录等数据转化为通俗易懂的文本报告；
//		支持自定义报告模板（如家属关注的生活状态、医护关注的医疗指标）。
//		25. 医患沟通优化
//		功能描述：
//		辅助医护人员与老人/家属的高效沟通，减少信息不对称。例如：
//		自动解释专业医学术语（如“肌酐清除率”转为通俗描述）；
//		生成家属告知书（如手术风险说明、护理计划解读）。

@SpringBootApplication
@EnableScheduling
@MapperScan("com.example.javapracticaltraining.mapper")
public class JavaPracticalTrainingApplication {

	public static void main(String[] args) {
		SpringApplication.run(JavaPracticalTrainingApplication.class, args);
	}

}
